datawhalechina/all-in-rag

Что это за инструмент

All-in-RAG — это систематизированное руководство и набор практических примеров по разработке приложений на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation) с использованием Python.

Зачем нужен

Инструмент помогает разработчикам построить полноценную архитектуру RAG-систем: от загрузки и очистки данных до внедрения векторных баз данных и оценки качества ответов. Он устраняет разрозненность знаний, предоставляя пошаговый путь от теории к промышленной реализации.

Что можно реализовать

• Создание интеллектуальных систем поиска и ответов на вопросы по корпоративной базе знаний
• Разработка мультимодальных приложений, поддерживающих поиск по тексту и изображениям
• Реализация конвертации естественного языка в SQL-запросы (Text2SQL) для работы с базами данных
• Проведение оценки и оптимизации производительности существующих RAG-систем

Ключевые возможности

• Полный цикл обработки данных: от загрузки документов до стратегий текстового чанкинга
• Поддержка мультимодального поиска с использованием векторных баз данных (например, Milvus)
• Продвинутые методы ретривала: гибридный поиск, переписывание запросов и Text2SQL
• Инструменты оценки (evaluation) и метрики для анализа качества работы LLM
• Интеграция Knowledge Graph (KG) для улучшения контекста генерации

👤 Кому подойдёт: AI-инженеры, разработчики на Python, исследователи и продуктовые разработчики, желающие освоить RAG-технологии для создания интеллектуальных приложений.